在制造业中，人工智能一般是指机器学习，目前的主流是深度学习。人工智能（AI）将如何影响数控车床加工？

与自动化不同，其中对任何输入的响应是预期和编程的，机器学习涉及通过大规模计算自动搜索数据模式，以便自我选择适当的响应。深度学习是机器学习的一个范畴，而且更深入。机器学习使用直接需要人工指导的算法来解析数据。但深层次的学习结构分层算法，创建了一个学习系统，其中一层的发现提前，并提高了另一层的决策能力。

我们在是否正确应用机器学习，深度学习和神经网络等术语方面存在不确定性。机器学习的一个弱点是缺乏解释力。

机器学习发现相关性，而不是解释，并且相关性并不总是意味着因果关系。人工智能AI在数控车床加工研究中的应用如何涉及混合动力学基于对系统的物理理解的编程从一开始就指导数据学习的方法。

数控车床加工的经验让我们倾向于将测量和检查视为过程的判断，确定一个特征，以确定它是通过还是失败。但计量学的更大功能在于过程控制，而不是质量保证。而人工智能AI需要数据，而计量学是将制造事件和结果转换为数据的科学。

传统数控车床加工相比先进的人工智能AI，当我们发现我们以前从未见过的因果关系时，AI不能给我们解释，但它会揭示值得解释的现象。我知道发生这种情况的一个领域是增材制造）。影响附加构建的变量很多，输入和输出之间的相互关系也不是很清楚，因此数控车床加工使用机器学习被用来更快地发现不同参数的功效。

数控车床加工在材料开发中的作用。涉及AI的实验提供了一种方法，在虚拟意义上，只改变一个微结构属性来研究效果，同时保持所有其他属性不变。物理现实无法做到这一点。

数控车床加工加工零件中获取信息，在加工中心内部开发更复杂的刀具寿命预测的可能性。人工智能需要数据，大型组织可能会有更多的数据要编组。